Redes neuronales

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rivista di filosofia on-line WWW.METABASIS.IT marzo 2007 año II n°3

REDES NEURONALES Y CONEXIONISMO EN LAS NEUROCIENCIAS
di Juan Canseco

El análisis de las relaciones entre el aprendizaje (y otros procesos cognitivos) y sus bases celulares y químicas constituye una cuestión capital para la filosofía de la ciencia contemporánea. La neurociencia más reciente ha emprendido pasos decisivos almomento de identificar correspondencias rigurosas entre la modificación de las conductas (aprendizaje, adquisición-retención de conocimientos), por un lado, y cambios químicos a nivel sináptico, así como cambios morfológicos y funcionales tanto a nivel celular como de redes neuronales. Las neurociencias, en nuestros días, están apuntalando una descripción eminentemente plástica del sistemanervioso. Si el aprendizaje ha sido concebido tradicionalmente como una manifestación de la plasticidad o maleabilidad de la conducta de muchos animales, hoy ya se conoce que a nivel biológico y químico esta propiedad también está presente de forma ya indiscutida (p.e. Hebb, 1949; Kandel y Hawkins, 1983). Recientemente, una aproximación teórica y metodológica conocida bajo el nombre de “conexionismo”, hapropuesto modelos matemáticos de conectividad neuronal, entre los que se incluyen ciertas técnicas y algoritmos que intentan aproximarse al cambio efectivo que tiene lugar en las conexiones entre las neuronas (Rumelhart et al., 1992). P.S. Churchland y T. Sejnowski (1990) sostienen que en los enfoques clásicos (o simbólicos) del estudio de la cognición se ha simplificado excesivamente el nivel deimplementación físico (v.gr. neurobiológico), como consecuencia del enfoque trimembre del cerebro que ha privilegiado la metáfora informática. Los tres niveles contemplados clásicamente son: contenido, estructura e implementación. Pero la neurociencia no constituye un “nivel” homogéneo de materia indiferenciada sobre la que se asientan símbolos y pensamientos. Existen de hecho muchos niveles enla propia neurociencia (op. cit. p. 356). El sistema nervioso es “plástico”, no rígido. Esto significa que se le puede

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considerar como un sistema dinámico (se transforma o evoluciona a lo largo del tiempo), y en modo alguno puede considerarse organizado en niveles casi autónomos entre sí, niveles como los propuestos porMarr (1985) en su teoría computacional de la visión. El conexionismo y la neurocomputación dinámica son tendencias que abogan por interacciones múltiples y cambiantes entre todos los niveles. Hay más de un nivel de instanciación. Las neurociencias estudian desde el nivel molecular hasta los niveles sucesivamente más “elevados” de las neuronas y las sinapsis, los circuitos, los sistemas, etc.Además del “sueño de Marr”, acerca de niveles de cómputo, Churchland y Sejnowski proponen “despertarse” de otros dos sueños, el de Boole (el cerebro como máquina lógica que maneja oraciones expresadas simbólicamente), así como del sueño de Ramón y Cajal (el cerebro descrito prioritariamente al nivel de fisiología de la neurona). Además, no hay un programa escrito con las reglas de actuación del sistemasino que, en cierta forma, el sistema dinámico “se programa él mismo” (Churchland y Sejnowsky, op. cit. p. 361), en virtud de los cambios en los “pesos” asignados para el procesamiento. En este sentido se dice que el sistema “aprende” recomponiéndose automáticamente al comparar el patrón deseado con el patrón obtenido en cada fase de cómputos, corrección que se puede lograr por medio de diversastécnicas de modificación de conexiones. Nótese que en los sistemas conexionistas esta palabra de “aprendizaje” se emplea en un sentido de acomodación entre valores numéricos actuales y valores deseados, y no está implicada una teleología por parte de la red. Otro rasgo de la neurocomputación es que no hay representaciones “puntuadas”, ni localizables, sino que la información está distribuida en...
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